LFM3 개인정보: 리퀴드 AI 소형 모델, 데이터는 어디로

결론부터 말하면, LFM3의 개인정보 문제는 거의 전부 "어디서 돌리느냐"에 달려 있어요. LFM3는 가중치가 공개된 소형 모델 묶음이라, 내려받아서 내 노트북이나 휴대폰에서 직접 돌릴 수 있어요. 그렇게 쓰면 입력한 내용이 리퀴드 AI(Liquid AI)에 전혀 가지 않아요. 반대로 리퀴드의 플레이그라운드나 API를 쓰면 리퀴드의 개인정보 처리방침이 적용되고, 거기에는 입력과 출력을 학습에 쓸 수 있다고 적혀 있어요.

리퀴드 AI는 2026년 10월 27일 LFM3를 발표했어요. 각각 약 20억 파라미터인 모델 6개로, 모두 같은 기본 모델에서 갈라져 나왔고 허깅페이스, 리퀴드 플레이그라운드, 리퀴드 API에서 쓸 수 있어요. Unite.AI 보도에 따르면 텍스트, 이미지, 음성 모델과 이 셋을 한꺼번에 다루는 옴니 모델, 그리고 판단용 모델 2개로 구성돼요. 이 글은 데이터와 안전성에 대해 무엇이 공개됐고 무엇이 빠져 있는지 정리한 거예요.

LFM3는 어떤 모델인가

텍스트 모델 LFM3-1.7B는 허깅페이스 모델 카드에 따르면 파라미터가 17억 3천만 개이고, 컨텍스트 길이는 25만 6천 토큰이에요. 한국어를 포함해 16개 언어를 지원해요. 리퀴드는 4비트 정밀도로 줄이면 메모리 약 1GB에 들어간다고 설명해요. 발표에서 데이터센터보다 휴대폰, 노트북, 자동차 이야기가 계속 나오는 이유가 이거예요.

작다는 건 장점이자 한계예요. 이렇게 작은 모델은 ChatGPT나 클로드보다 아는 게 적고 사실을 더 쉽게 틀려요. 모델 카드도 직접 밝혀요. 에이전트 방식의 코딩이나 복잡한 다단계 추론에는 권장하지 않고, 지식이 많이 필요한 작업에는 검색을 함께 쓰라고 안내해요. 모델 크기와 종류가 왜 중요한지는 AI 모델에서 정리했어요.

방법 1: 내 기기에서 직접 돌리기

LFM3가 개인정보 면에서 눈길을 끄는 이유가 여기에 있어요. 모델 파일을 기기에 두면 처리가 그 기기 안에서 끝나요. 모델 파일 자체는 어디로도 데이터를 보내지 않아요. 입력도, 읽힌 문서도, 돌아온 답도 기기에 남아요. 고객 명단을 채팅창에 붙여넣기 망설였던 사람에게는 큰 차이예요. 이 방식의 기본 개념은 온디바이스 AI란에서 다뤘어요.

다만 두 가지는 조심해야 해요. 첫째, 모델을 돌리는 앱은 별개의 소프트웨어예요. 로컬 채팅 앱, LFM3를 넣은 휴대폰 앱, 브라우저 도구는 저마다의 규칙으로 기록하거나 동기화하거나 전송할 수 있어요. 확인할 대상은 모델이 아니라 앱이에요. 비행기 모드로 켜서 그래도 작동하는지 보는 게 가장 간단한 확인법이에요. 둘째, 로컬이라고 답이 맞는 건 아니에요. 20억 파라미터급 모델은 큰 모델보다 확인이 오히려 더 필요해요.

방법 2: 리퀴드 플레이그라운드와 API

리퀴드의 서비스로 LFM3를 쓰면 입력이 리퀴드로 가요. 2026년 9월 30일에 고친 개인정보 처리방침은 이용 목적 중 하나로, 사용자가 공유한 입력과 출력을 이용한 AI 모델의 학습, 미세조정, 개선을 들어요. 학습을 위해 개인정보를 모으려는 건 아니라고 하면서도, 학습 데이터에 개인정보가 부수적으로 섞일 수 있다고 인정해요.

• —처리 장소: 처리방침에 따르면 서비스는 미국에서 호스팅되고 운영돼요. 다른 나라로의 이전은 표준계약조항 같은 장치를 근거로 한다고 해요.
• —이용자 권리: EU와 영국 거주자에게는 열람, 삭제, 이동, 처리 반대 같은 GDPR상 권리를 나열하고, 개인정보를 모델 학습에 쓰는 데 반대할 수 있다고 명시해요.
• —보관 기간: 목적에 필요한 기간 동안이며, 서비스와 계약에 따라 달라요. 삭제한 데이터가 일정 기간 백업에 남을 수 있어요.

AI 회사로서는 흔한 내용이지만, 로컬로 돌리는 경우와는 정반대예요. 개인정보보호위원회의 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서도 생성형 AI를 쓸 때 단계별로 개인정보 쟁점을 따져보라고 해요. 엑셀 데이터를 AI에 넣을 때와 원칙이 같아요. 데이터 분석 AI에서 다룬 것처럼, 무엇이 기기 밖으로 나가는지 먼저 정하세요.

리퀴드가 아직 공개하지 않은 것

2026년 10월 28일에 확인한 LFM3-1.7B 모델 카드에는 안전성, 편향, 오용에 관한 항목이 없어요. 발표 글에도 안전성에 대한 주장은 없어요. OpenAI가 자사 모델마다 내는 시스템 카드 같은 문서도 없고, 외부 평가도 아직 나오지 않았어요. 모델이 위험하다는 뜻은 아니에요. 어느 쪽 근거도 아직 공개되지 않았다는 뜻이에요.

오픈 모델은 파일이 내 기기에 들어오는 순간 제공사의 개인정보 처리방침과는 상관이 없어져요. 하지만 안전성 테스트는 여전히 중요하고, LFM3에는 그 기록이 거의 없어요.

오픈 모델에서 자주 보이는 모습이에요. 뮤즈 스파크 오픈 개인정보에서도 데이터는 직접 통제할 수 있지만 모델 동작에 관한 문서는 적었어요. 미스트랄 라지 4 개인정보는 데이터 처리가 더 자세히 적혀 있지만, 호스팅형 모델이라 질문 자체가 달라요.

업무에 쓴다면 라이선스도 확인하세요

모델 카드에 따르면 LFM3-1.7B의 라이선스는 LFM Open License v1.0이에요. 라이선스 원문은 Apache 2.0을 바탕으로 하지만 조건이 하나 붙어요. 상업적 이용은 연 매출 1천만 달러 미만인 조직에만 허용돼요. 그 이상이면 리퀴드와 따로 계약해야 해요. 연구나 비상업적 목적의 자격을 갖춘 비영리 단체는 이 기준에서 빠져요. 다니는 회사가 그보다 크다면, 뭔가 만들기 전에 먼저 물어보세요.

실제로 어떻게 쓸까

1. 01개인정보가 이유라면 로컬로 돌리고, 쓰는 앱이 무엇을 어디로 보내는지 확인하세요.
2. 02플레이그라운드와 API는 다른 클라우드 챗봇처럼 다루고, 회사 합의 없이 개인정보나 고객 정보를 넣지 마세요.
3. 03분류, 추출, 짧은 답장 초안처럼 범위가 좁고 결과를 확인할 수 있는 일에 쓰세요. 확인할 수 없는 사실에는 쓰지 마세요.
4. 04지시는 분명하고 구체적으로 쓰세요. 작은 모델일수록 모호한 지시에 약해서 프롬프트 엔지니어링 기본기가 그대로 통해요.

음성 모델이 궁금하다면 다른 음성 인식 모델에서 따져본 질문과 같아요. 팔콘 ASR 개인정보에서 녹음이 어디로 가고 어떻게 다뤄지는지 정리했어요.

Coursium은 앱스토어에 있는, 업무에서 AI를 쓰는 법을 배우는 앱이에요. 직접 결제해서 쓰는 앱이고, 어떤 정부 지원 과정에도 해당하지 않아요. 새 모델은 매주 나와요. 데이터가 어디로 가는지 아는 것, 분명한 지시를 쓰는 것, 답을 확인하는 것은 어떤 모델에서도 통해요. 그걸 연습하고 싶다면 Coursium을 살펴보세요.